{ggplot2} 확장 패키지 활용

Author

Mike K Smith

Published

February 21, 2023

이 연습에서는 {ggplot2}의 기능을 보강해주는 5가지 확장 패키지를 소개합니다: {gghighlight}, {ggdist}, {ggridges}, {patchwork}, {cowplot}

목표

{gghighlight}를 이용한 특정 데이터 강조
{ggdist} 및 {ggridges}를 이용한 분포 시각화
{patchwork}를 이용한 여러 그래프 배치
{cowplot}을 이용한 주석 및 워터마크 추가

데이터 소스

익명화된 CDISC 실험실 검사(ADLBC) 데이터셋: https://github.com/phuse-org/phuse-scripts/tree/master/data/adam/cdisc

1. 데이터셋 준비

알라닌 아미노전이효소(ALT) 결과에 집중하여 분석용 데이터를 준비합니다. 치료 시작 후 주차를 나타내는 WEEK 변수를 생성합니다.

ALT <- import("./data/adlbc.xpt") %>%
  filter(PARAMCD == "ALT")

ALT2 <- ALT %>%
  filter(VISITNUM > 3) %>%
  mutate(WEEK = floor(ADY/7))

# 분석 편의를 위해 치료군을 팩터(Factor)로 변환
TREATfac <- ALT2 %>%
  select(TRTA, TRTAN) %>%
  distinct() %>%
  arrange(TRTAN)

ALT2 <- ALT2 %>%
  mutate(TREATTXT = factor(TRTA, levels = TREATfac$TRTA))
  
# 단일 값을 추출하기 위한 도우미 함수
uniqueVal <- function(x){
  res <- unique(x)
  if(length(res) > 1) warning("열에 두 개 이상의 값이 있습니다.")
  return(res)
}

2. ALT 변화 추이 스파게티 플롯

피험자별 ALT 수치 변화를 선으로 연결하고, 정상 범위(Normal Range)를 음영(geom_ribbon)으로 표시합니다.

ALTmin <- uniqueVal(ALT2$A1LO)[1]
ALTmax <- uniqueVal(ALT2$A1HI)[1]

Warning in uniqueVal(ALT2$A1HI): 열에 두 개 이상의 값이 있습니다.

plot1 <- ALT2 %>%
  ggplot(mapping = aes(x = ADY, y = LBSTRESN)) +
  geom_line(mapping = aes(group = USUBJID), alpha = 0.3) +
  geom_ribbon(aes(ymin = ALTmin, ymax = ALTmax), fill = "green", alpha = 0.1) +
  coord_cartesian(ylim = c(0, 100), xlim = c(0, 125))

plot1

3. `{gghighlight}`로 이상치 강조

정상 범위를 벗어난(“HIGH” 또는 “LOW”) 기록이 한 번이라도 있는 피험자의 라인만 강조해 보겠습니다.

library(gghighlight)

Warning: package 'gghighlight' was built under R version 4.4.3

plot1c <- plot1 +
  gghighlight(any(LBNRIND %in% c("HIGH", "LOW")), calculate_per_facet = TRUE) +
  facet_wrap(~ TRTA)

label_key: USUBJID

Too many data series, skip labeling

plot1c

4. 분포 시각화 (Boxplot & Jitter)

상자 그림(Boxplot)은 데이터의 분포를 요약해 주지만 데이터의 개수는 보여주지 못합니다. geom_jitter를 겹쳐서 보완해 봅니다.

plot2b <- ALT2 %>%
  filter(WEEK %in% c(0, 5, 10, 15, 20, 25, 30)) %>%
  ggplot(mapping = aes(x = as.factor(WEEK), y = LBSTRESN)) +
  geom_boxplot(outlier.shape = NA) +
  geom_jitter(alpha = 0.2, width = 0.1, color = "blue") +
  labs(x = "Week", y = "ALT (U/L)")

plot2b

5. 분포 시각화 (Dotplot & Ridge plot)

{ggdist}를 사용하면 점의 밀도를 직접적으로 보여주는 도트 플롯(Dotplot)을 그릴 수 있습니다.

library(ggdist)

Warning: package 'ggdist' was built under R version 4.4.3

# Raincloud plot 스타일
ALT2 %>%
  filter(WEEK %in% c(0, 5, 10, 15, 20, 25, 30)) %>%
  ggplot(mapping = aes(x = LBSTRESN, y = as.factor(WEEK), fill = as.factor(WEEK))) +
  stat_slab(alpha = 0.5) +
  stat_dotsinterval(side = "bottom", scale = 0.5) +
  coord_cartesian(xlim = c(0, 80)) +
  theme_minimal()

{ggridges}를 이용한 능선 플롯(Ridge Plot)은 여러 그룹의 분포를 비교할 때 매우 효율적입니다.

library(ggridges)


Attaching package: 'ggridges'

The following objects are masked from 'package:ggdist':

    scale_point_color_continuous, scale_point_color_discrete,
    scale_point_colour_continuous, scale_point_colour_discrete,
    scale_point_fill_continuous, scale_point_fill_discrete,
    scale_point_size_continuous

ALT2 %>%
  filter(WEEK %in% c(0, 5, 10, 15, 20, 25, 30)) %>%
  ggplot(mapping = aes(x = LBSTRESN, y = as.factor(WEEK))) +
  geom_density_ridges(alpha = 0.5, fill = "lightblue") +
  coord_cartesian(xlim = c(0, 80))

Picking joint bandwidth of 5.07

6. `{patchwork}`를 이용한 그래프 배치

여러 개의 그래프를 하나로 합쳐 보겠습니다. |는 좌우 배치를, /는 상하 배치를 의미합니다.

library(patchwork)

Warning: package 'patchwork' was built under R version 4.4.3

# 간단한 막대 그래프 생성
plot3 <- ALT2 %>%
  filter(WEEK %in% c(2, 4, 6, 8, 16, 24, 26)) %>%
  ggplot(aes(x = as.factor(WEEK), fill = LBNRIND)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  theme_minimal()

combined_plot <- (plot2b | plot3) / plot1
combined_plot + plot_annotation(title = "ALT 분석 결과 종합", tag_levels = "A")

7. `{cowplot}`으로 워터마크 추가

{cowplot}은 그래프 위에 텍스트를 그리거나 워터마크를 넣는 작업을 쉽게 만들어줍니다.

library(cowplot)

Warning: package 'cowplot' was built under R version 4.4.3


Attaching package: 'cowplot'

The following object is masked from 'package:patchwork':

    align_plots

The following object is masked from 'package:lubridate':

    stamp

ggdraw(combined_plot) + 
  draw_label("DRAFT", color = "grey", alpha = 0.3, size = 100, angle = 45)

챌린지

지금까지 배운 내용을 활용하여 시간에 따른 ALT 수치 변화 그래프를 만들어 보세요. 특히 정상 범위를 벗어난 데이터 포인트를 빨간색으로 표시하고, 치료군별로 패싯을 나누어 보세요.

목표